Niedostepny
Ostatnio widziany
18.09.2024
|
Product info / Cechy produktu
Rodzaj (nośnik) / Item type
|
książka / book
|
Dział / Department
|
Książki i czasopisma / Books and periodicals
|
Autor / Author
|
John Paul Mueller
,
Luca Massaron
|
Tytuł / Title
|
Algorytmy dla bystrzaków
|
Język / Language
|
polski
|
Wydawca / Publisher
|
Helion
|
Rok wydania / Year published
|
2020
|
|
|
Rodzaj oprawy / Cover type
|
Miękka
|
Wymiary / Size
|
23.0x17.0 cm
|
Liczba stron / Pages
|
424
|
Ciężar / Weight
|
0,6050 kg
|
|
|
Wydano / Published on
|
31.01.2020
|
ISBN
|
9788328360761 (9788328360761)
|
EAN/UPC
|
9788328360761
|
Stan produktu / Condition
|
nowy / new - sprzedajemy wyłącznie nowe nieużywane produkty
|
Book in Polish by John Paul Mueller, Luca Massaron. Zestaw algorytmy z ich zastosowaniami
Zdobądź umiejętności posługiwania się algorytmami
Naucz się wykorzystywać Pythona do testowania algorytmów
Myśl za pomocą algorytmów
Ten jasny i przystępny przewodnik pokazuje, w jaki sposób algorytmy wpływają na nasze codzienne życie - od interakcji online po osobistą komunikację. Są również niezwykle ważne, jeśli chodzi o podejmowanie różnego rodzaju decyzji. Jeśli chcesz wiedzieć, jak korzystać z procedur rozwiązywania problemów w prawdziwym świecie, książka Algorytmy dla bystrzaków zagwarantuje Ci doskonałe wprowadzenie do tej fascynującej, wszechobecnej dziedziny.
W książce:
Operacje na danych
Projektowanie algorytmów
Podstawy teorii grafów
Zarządzanie danymi o dużej objętości
Upraszczanie złożonych algorytmów
O autorach
John Paul Mueller jest wolnym strzelcem i redaktorem technicznym. Napisał 104 książki i ponad 600 artykułów o różnorodnej tematyce — od sieci po sztuczną inteligencję, od zarządzania bazami danych po inne obszary programowania. Jest konsultantem, przygotowuje różnego rodzaju egzaminy certyfikacyjne. Ma własną witrynę internetową pod adresem http://johnmuellerbooks.com
Luca Massaron specjalizuje się w statystycznych analizach wieloczynnikowych, uczeniu maszynowym, statystyce, eksploracji danych i algorytmice. Pasjonuje się potencjałem, jaki drzemie w nauce o danych.